PostgresML

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PostgresMLは、SQLクエリを使用してテキストおよび表形式データに対するトレーニングと推論を実行できるように、機械学習をデータベースに直接統合したオープンソースのPostgreSQL拡張です。
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May 21 2024
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フィーチャー

PostgresMLとは?

PostgresMLは、データベース内でエンドツーエンドの機械学習を可能にするPostgreSQLデータベースサーバー用の拡張です。ユーザーは、PostgreSQL内でMLモデルを直接構築、トレーニング、デプロイできるため、システム間でのデータ移動の必要がなくなります。SQLクエリを使用することで、ユーザーはテキストおよび表形式データに対してトレーニングと推論を行い、データプライバシーとセキュリティを最大化しながら、レイテンシを減少させ、パフォーマンスを向上させます。

誰がPostgresMLを使うの?

  • データベース管理者
  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • 開発者
  • データアナリスト

PostgresMLの使い方は?

  • ステップ1:PostgreSQLとPostgresML拡張をインストールします。
  • ステップ2:PostgreSQLデータベース内でデータを準備します。
  • ステップ3:SQLクエリを使用して機械学習モデルを作成し、トレーニングします。
  • ステップ4:SQLクエリを使用して推論のためにモデルをデプロイします。
  • ステップ5:データベース内でモデルのパフォーマンスを監視し、評価します。

プラットフォーム

  • web
  • mac
  • windows
  • linux

PostgresMLの主な特長・利点

コア機能

  • データベース内機械学習
  • SQLベースのモデルトレーニング
  • テキストおよび表形式データへの推論
  • 統合データセキュリティ
  • データ移動不要

利点

  • データプライバシーの向上
  • レイテンシの低減
  • パフォーマンスの向上
  • MLモデル管理の簡素化
  • PostgreSQLとのシームレスな統合

PostgresMLの主な使用ケース・アプリケーション

  • リアルタイムデータ分析
  • 予測保守
  • 顧客セグメンテーション
  • 詐欺検出
  • 推薦システム

PostgresML の長所と短所

長所

データベース内での機械学習および AI 操作によりデータ移動の必要がありません
高速計算のための GPU アクセラレーションをサポート
Hugging Face を通じて最先端の大規模言語モデルと統合
検索強化生成(RAG)のための組み込みパイプライン
高いスケーラビリティと毎秒数百万のトランザクションをサポート
多様な機械学習アルゴリズムおよび NLP タスクに対応
活発なコミュニティを持つオープンソース

短所

OpenAI のような一部のリモート LLM プロバイダーとの直接統合には現在対応していません
セルフホスティングでは Docker と PostgreSQL の知識が必要な場合があります
主に PostgreSQL と SQL に慣れているユーザー向けに設計されています

PostgresML の価格設定

無料プランありYES
無料体験の詳細
料金モデル無料
クレジットカードが必要かNo
支払い開始
生涯プランありNo
請求頻度
最新の価格については、こちらをご覧ください: https://postgresml.org

PostgresMLのFAQs

PostgresML会社情報

  • ウェブサイト: https://postgresml.org
  • 会社名: PostgresML
  • サポートメール: [email protected]
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/postgresml

PostgresMLの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
29
平均訪問時間
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訪問あたりのページ数
1.01
直帰率
46.31%
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地理情報

トップ1地域
India
100%
Aug 2025 - Oct 2025 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

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Direct
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Referrals
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Paid Referrals
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Aug 2025 - Oct 2025 デスクトップのみ

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キーワードトラフィッククリック単価
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PostgresML のレビュー

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PostgresMLの主な競合と代替品は?

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • H2O.ai
  • MLflow
  • Scikit-learn

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